Weaviate vs Aerospike : choisir la bonne base de données vectorielle pour vos besoins
À mesure que les technologies fondées sur l’IA et les données progressent, le choix d’une base de données vectorielle appropriée pour votre application devient de plus en plus important. Weaviate et Aerospike sont deux options dans ce domaine. Cet article compare ces technologies afin de vous aider à prendre une décision éclairée pour votre projet.
Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?
Avant de comparer Weaviate et Aerospike, explorons d’abord le concept de bases de données vectorielles.
Une base de données vectorielle est spécifiquement conçue pour stocker et interroger des vecteurs de grande dimension, qui sont des représentations numériques de données non structurées. Ces vecteurs encodent des informations complexes, telles que le sens sémantique d’un texte, les caractéristiques visuelles d’images ou les attributs de produits. En permettant des recherches de similarité efficaces, les bases de données vectorielles jouent un rôle essentiel dans les applications d’IA, en permettant une analyse et une récupération des données plus avancées.
Les cas d’utilisation courants des bases de données vectorielles incluent les recommandations de produits en e-commerce, les plateformes de découverte de contenu, la détection d’anomalies en cybersécurité, l’analyse d’images médicales et les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Elles jouent également un rôle crucial dans la génération augmentée par récupération (RAG), une technique qui améliore les performances des grands modèles de langage (LLMs) en fournissant des connaissances externes afin de réduire des problèmes tels que les hallucinations de l’IA.
Il existe de nombreux types de bases de données vectorielles disponibles sur le marché, notamment :
- Bases de données vectorielles conçues à cet effet telles que Milvus, Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré) et Weaviate
- Bibliothèques de recherche vectorielle telles que Faiss et Annoy.
- Bases de données vectorielles légères telles que Chroma et Milvus Lite.
- Bases de données traditionnelles avec des extensions de recherche vectorielle capables d’effectuer des recherches vectorielles à petite échelle.
Weaviate est une base de données vectorielle conçue à cet effet, et Aerospike est une base de données NoSQL distribuée et évolutive dotée de capacités de recherche vectorielle sous forme d’extension. Cet article compare leurs capacités de recherche vectorielle.
Weaviate : présentation et technologie principale
Weaviate est une base de données vectorielle open source conçue pour simplifier le développement d’applications d’IA. Elle offre des capacités intégrées de recherche vectorielle et hybride, une intégration facile avec les modèles d’apprentissage automatique, ainsi qu’un accent mis sur la confidentialité des données. Ces fonctionnalités visent à aider les développeurs de différents niveaux de compétence à créer, itérer et faire évoluer des applications d’IA plus efficacement.
L’un des points forts de Weaviate est sa recherche de similarité rapide et précise. Il utilise l’indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour permettre la recherche vectorielle sur de grands ensembles de données. Weaviate prend également en charge la combinaison de recherches vectorielles avec des filtres traditionnels, ce qui permet des requêtes hybrides puissantes exploitant à la fois la similarité sémantique et des attributs de données spécifiques.
Les principales fonctionnalités de Weaviate incluent :
- Compression PQ pour un stockage et une récupération efficaces
- Recherche hybride avec un paramètre alpha pour ajuster l’équilibre entre BM25 et la recherche vectorielle
- Plugins intégrés pour les embeddings et le reranking, qui facilitent le développement
Weaviate est un point d’entrée permettant aux développeurs d’essayer la recherche vectorielle. Il offre une approche conviviale pour les développeurs, avec une configuration simple et des API bien documentées. Son intégration poussée avec l’écosystème GenAI le rend adapté aux petits projets ou aux travaux de preuve de concept. Le public cible de Weaviate est constitué d’ingénieurs logiciels qui développent des applications d’IA, d’ingénieurs de données travaillant avec de grands ensembles de données et de data scientists déployant des modèles de machine learning. Weaviate simplifie la recherche sémantique, les systèmes de recommandation, la classification de contenu et d’autres fonctionnalités d’IA.
Weaviate est conçu pour évoluer horizontalement afin de pouvoir gérer de grands ensembles de données et de fortes charges de requêtes en distribuant les données sur plusieurs nœuds d’un cluster. Il prend en charge les données multimodales et fonctionne avec différents types de données (texte, images, audio, vidéo) selon les modules de vectorisation utilisés. Weaviate fournit à la fois des API RESTful et GraphQL pour offrir de la flexibilité dans la manière dont les développeurs interagissent avec la base de données.
Cependant, pour les environnements de production à grande échelle, plusieurs considérations doivent être gardées à l’esprit :
- Fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise limitées
- Défis potentiels de scalabilité avec des ensembles de données de plusieurs milliards de vecteurs
- Gestion manuelle requise pour les options de stockage hiérarchisé récemment publiées
- La mise à l’échelle horizontale nécessite l’assistance des ingénieurs de Weaviate et ne peut pas être effectuée automatiquement
Ce dernier point est particulièrement notable, car il signifie que les organisations doivent anticiper et allouer du temps aux opérations de mise à l’échelle, afin de s’assurer qu’elles ne s’approchent pas des limites de leur système sans préparation adéquate.
Qu’est-ce qu’Aerospike** ? Un aperçu**
Aerospike est une base de données NoSQL destinée aux applications temps réel hautes performances. Elle a ajouté la prise en charge de l’indexation et de la recherche vectorielles, ce qui la rend adaptée aux cas d’usage de bases de données vectorielles. Cette capacité vectorielle s’appelle Aerospike Vector Search (AVS) et est en Preview. Vous pouvez demander un accès anticipé auprès d’Aerospike.
AVS ne prend en charge que les index Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour la recherche vectorielle. Lorsque des mises à jour ou des insertions sont effectuées dans AVS, les données d’enregistrement, y compris le vecteur, sont écrites dans Aerospike Database (ASDB) et sont immédiatement visibles. Pour l’indexation, chaque enregistrement doit avoir au moins un vecteur dans le champ vectoriel spécifié d’un index. Vous pouvez avoir plusieurs vecteurs et index pour un seul enregistrement, ce qui permet de rechercher les mêmes données de différentes manières. Aerospike recommande d’attribuer les enregistrements upsertés à un ensemble spécifique afin de pouvoir les surveiller et effectuer des opérations dessus.
AVS dispose d’une manière unique de construire l’index : elle est concurrente sur tous les nœuds AVS. Alors que les mises à jour d’enregistrements vectoriels sont écrites directement dans ASDB, les enregistrements d’index sont traités de manière asynchrone à partir d’une file d’attente d’indexation. Cela se fait par lots et est distribué sur tous les nœuds AVS, ce qui utilise tous les cœurs CPU du cluster AVS et permet la scalabilité. Les performances d’ingestion dépendent fortement de la mémoire de l’hôte et de la configuration de la couche de stockage.
Pour chaque élément de la file d’attente d’indexation, AVS traite le vecteur pour l’indexation, construit les clusters pour chaque vecteur et les valide dans ASDB. Un enregistrement d’index contient une copie du vecteur lui-même et les clusters de ce vecteur à une couche donnée du graphe HNSW. L’indexation utilise des extensions vectorielles (AVX) pour le traitement parallèle SIMD (single instruction, multiple data).
AVS exécute des requêtes pendant l’ingestion afin de « pré-hydrater » le cache d’index, car les enregistrements dans les clusters sont interconnectés. Ces requêtes ne sont pas comptabilisées comme des demandes de requêtes, mais apparaissent comme des lectures au niveau de la couche de stockage. Ainsi, le cache est alimenté avec des données pertinentes et peut améliorer les performances des requêtes. Cela montre comment AVS gère les données vectorielles et construit des index pour la recherche par similarité afin de pouvoir évoluer pour les recherches vectorielles en haute dimension.
Principales différences
Lors de la création d’applications d’IA, Weaviate vs Aerospike Vector Search (AVS) peut faire une grande différence pour votre projet. Les deux ont des approches différentes de la recherche vectorielle et des atouts différents selon les cas d’utilisation. Plongeons dans les différences pour vous aider à prendre une décision.
Méthodologie de recherche
Les deux utilisent l’indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World) pour la recherche vectorielle, mais leur implémentation est différente. Weaviate se distingue par sa recherche hybride qui combine la similarité vectorielle avec des filtres traditionnels. Avec un paramètre alpha, vous pouvez ajuster finement l’équilibre entre les résultats BM25 et ceux de la recherche vectorielle. L’implémentation de la recherche vectorielle d’Aerospike (actuellement en Preview) utilise des instructions matérielles spécialisées (AVX) pour le traitement parallèle, ce qui pourrait offrir des avantages de performance pour des charges de travail spécifiques.
Données
Les deux ont des philosophies différentes concernant les données. Weaviate offre une gestion des données multimodales prête à l’emploi, prend en charge le texte, les images, l’audio et la vidéo via divers modules de vectorisation, et utilise la compression PQ pour le stockage et la récupération. Aerospike, construit au-dessus d’une base de données NoSQL, permet plusieurs vecteurs et index par enregistrement, afin que vous puissiez avoir différentes approches de recherche sur les mêmes données. Une différence clé est qu’Aerospike rend les mises à jour et les insertions visibles immédiatement dans la base de données principale et traite les index de manière asynchrone.
Scalabilité et performances
Les plateformes ont des approches différentes de la croissance et des performances. Weaviate offre une mise à l’échelle horizontale grâce à la distribution des données entre les nœuds du cluster, mais vous devez concevoir vous-même la mise à l’échelle : il n’y a pas d’auto-scaling. Vous devez donc anticiper la croissance. Aerospike adopte une approche différente, avec une construction d’index concurrente sur tous les nœuds et le traitement des files d’indexation par lots à travers le cluster. Il utilise tous les cœurs CPU disponibles et préhydrate les caches d’index pendant l’ingestion afin d’améliorer les performances des requêtes, mais cela dépend fortement de la configuration de la mémoire et du stockage de l’hôte.
Intégration et flexibilité
Les plateformes ont des approches différentes de l’intégration et de la personnalisation. Weaviate dispose à la fois d’API REST et GraphQL ainsi que de plugins intégrés pour les embeddings et le reranking, ce qui le rend très accessible pour diverses approches de développement. Aerospike se concentre sur les applications temps réel à haute performance et intègre la recherche vectorielle à ses fonctionnalités de base de données existantes. Cela est particulièrement utile pour les organisations qui utilisent déjà Aerospike pour d’autres besoins de base de données.
Facilité d’utilisation
L’expérience développeur est très différente entre les deux. Weaviate met l’accent sur l’expérience développeur avec sa configuration simple et sa documentation complète, et constitue un excellent point d’entrée pour les projets de recherche vectorielle. Il est parfait pour les PoC et les petits projets. Aerospike nécessite davantage de configuration initiale, en particulier autour de la mémoire et du stockage, et sa fonctionnalité de recherche vectorielle est actuellement en Preview, vous devez donc demander un accès anticipé, ce qui pourrait ralentir votre développement.
Production
Chacun présente des compromis différents pour la production. Weaviate présente certaines limites en matière de fonctionnalités de sécurité d’entreprise et pourrait avoir des difficultés avec des jeux de données de plusieurs milliards de vecteurs. Il nécessite une gestion manuelle du stockage hiérarchisé et l’assistance d’ingénieurs pour la mise à l’échelle, mais dispose d’une forte intégration avec l’écosystème. Aerospike est conçu pour des performances de niveau entreprise, dispose d’une mise à l’échelle robuste, mais la recherche vectorielle est en Preview. La configuration initiale est complexe, mais il convient aux déploiements à grande échelle.
Quand choisir
Choisissez Weaviate pour les projets qui nécessitent une recherche vectorielle rapide, des données multimodales, GraphQL, ou des jeux de données de petite à moyenne taille avec recherche hybride, tandis qu’Aerospike convient aux organisations qui utilisent déjà des bases de données Aerospike, aux équipes ayant de l’expérience avec les systèmes distribués, aux déploiements à très grande échelle ou aux applications qui nécessitent un traitement optimisé matériellement avec une cohérence immédiate pour les mises à jour vectorielles.
Conclusion
Weaviate l’emporte en matière d’expérience développeur, de prise en charge multimodale et de recherche hybride, il est donc idéal pour les équipes qui ont besoin d’une mise en œuvre rapide et de flexibilité, tandis qu’Aerospike l’emporte sur les performances de niveau entreprise, la mise à l’échelle et la cohérence immédiate, il est donc mieux adapté à la production à grande échelle - au final, votre choix doit correspondre à vos cas d’utilisation, à votre expertise technique et à vos exigences de mise à l’échelle, et n’oubliez pas que les deux plateformes évoluent avec de nouvelles fonctionnalités et capacités.
Le choix entre Weaviate et Aerospike dépend de votre cas d’utilisation spécifique, de la nature de vos données et de vos besoins futurs en matière de scalabilité. Les deux technologies continuent d’évoluer, il vaut donc la peine de suivre leur développement au moment de prendre votre décision. N’oubliez pas que, dans certains cas, une approche hybride utilisant les deux technologies pourrait être la solution optimale, en tirant parti des forces de chacune pour différents aspects de votre application. Comme pour toute décision technologique, il est conseillé de réaliser des tests approfondis avec vos jeux de données et cas d’utilisation spécifiques avant de faire un choix final.
Utiliser VectorDBBench open-source pour évaluer et comparer vous-même les bases de données vectorielles
VectorDBBench est un outil de benchmarking open-source conçu pour les utilisateurs qui ont besoin de systèmes de stockage et de récupération de données haute performance, en particulier des bases de données vectorielles. Cet outil permet aux utilisateurs de tester et de comparer les performances de différents systèmes de bases de données vectorielles tels que Milvus et Zilliz Cloud (le Milvus géré) en utilisant leurs propres jeux de données, et de déterminer celui qui convient le mieux à leurs cas d’utilisation. Grâce à VectorDBBench, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées basées sur les performances réelles des bases de données vectorielles, plutôt que de se fier à des affirmations marketing ou à des preuves anecdotiques.
VectorDBBench est écrit en Python et sous licence open-source MIT, ce qui signifie que chacun peut l’utiliser, le modifier et le distribuer librement. L’outil est activement maintenu par une communauté de développeurs engagés dans l’amélioration de ses fonctionnalités et de ses performances.
Téléchargez VectorDBBench depuis son dépôt GitHub pour reproduire nos résultats de benchmark ou obtenir des résultats de performance sur vos propres jeux de données.
Jetez un coup d’œil rapide aux performances des bases de données vectorielles grand public sur le classement VectorDBBench.
Lisez les blogs suivants pour en savoir plus sur l’évaluation des bases de données vectorielles.
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